【自学记录】深度学习入门——基于Python的理论与实现（第3章 神经网络）

3.4.3 3层神经网络Python实现

实现的是这个网络

**init_network()**函数会进行权重和偏置的初始化，并将它们保存在字典变量network中。这个字典变量network中保存了每一层所需的参数(权重和偏置)。
**forward()**函数中则封装了将输入信号转换为输出信号的处理过程。
另外，这里出现了forward (前向)一词，它表示的是从输入到输出方向的传递处理。后面在进行神经网络的训练时，我们将介绍后向(backward,从输出到输入方向)的处理。

#阶跃函数
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
def step_function(x):#阶跃函数
    y=x>0
    y=y.astype(np.int64)#True转换成1，False转换成0
    return y
def sigmoid(x):#sigmoid激活函数
    return 1/(1+np.exp(-x))
def ReLU(x):
    return np.maximum(0,x)
def identity_function(x):#恒等函数，原样输出
    return x
'''
x=np.arange(-5.0,5.0,0.1)
y=step_function(x)
y2=sigmoid(x)
plt.plot(x,y2)
plt.ylim(-0.1,1.1)
plt.show()
'''
def init_network(): #权重偏置初始化，并建立字典
    network={}
    network['W1']=np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])
    network['b1']=np.array([0.1,0.2,0.3])
    network['W2'] = np.array([[0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]])
    network['b2'] = np.array([0.1, 0.2])
    network['W3'] = np.array([[0.1, 0.3], [0.2, 0.4]])
    network['b3'] = np.array([0.1, 0.2])
    return network
def forward(network,x):#向前传播
    W1,W2,W3=network['W1'],network['W2'],network['W3']
    b1,b2,b3=network['b1'],network['b2'],network['b3']
    a1=np.dot(x,W1)+b1 #矩阵点乘
    z1=sigmoid(a1)
    a2=np.dot(z1,W2)+b2
    z2=sigmoid(a2)
    a3=np.dot(z2,W3)+b3
    y=identity_function(a3)
    return y
network=init_network()
x=np.array([1.0,0.5])# X=【1*2】矩阵 W1=【2*3】矩阵=>Z1=【1*3】 W2=【3*2】=>Z2=【1*2】
y=forward(network,x)
print(y)

3.6.1　MNIST数据集
PS：遇到了些许BUG，ModuleNotFoundError: No module named ‘dataset’ 解决方法
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'sample_weight.pkl’解决方法

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 为了导入父目录的文件而进行的设定
sys.path.append('E:\python\Lib\site-packages')
import numpy as np
from dataset.mnist import load_mnist #导入mnist函数
from PIL import Image

def img_show(img):
    pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
    pil_img.show()
#第1个参数normalize设置是否将输入图像正规化为0.0～1.0的值。如果将该参数设置为False，则输人图像的像素会保持原来的0～255。
#第2个参数flatten设置是否展开输入图像(变成一维数组)。若为False，则为（1*28*28），若为True，则变成由784个元素构成的一维数组
#第3个参数one_hot_label设置是否将标签保存为one-hot表示(one-hot representation)。one-hot表示是仅正确解标签为1，其余背为0的数组,就像〔0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)#调用mnist方法读入MNIST数据集

img = x_train[0]#60000个训练数据
label = t_train[0]
print(label)  # 5

print(img.shape)  # (784,)
img = img.reshape(28, 28)  # 把图像的形状变为原来的尺寸
print(img.shape)  # (28, 28)

img_show(img)

3.6.2 神经网络

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 为了导入父目录的文件而进行的设定
sys.path.append('E:\python\Lib\site-packages')
import numpy as np
import pickle
from dataset.mnist import load_mnist
from common.functions import sigmoid, softmax


def get_data():
    #展开图像、正规化图像
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False)
    return x_test, t_test

#读取权重参数
def init_network():
    with open(r"F:\自学\DeepLearningFromScratch-master\ch03\sample_weight.pkl", 'rb') as f:
        network = pickle.load(f)
    return network


def predict(network, x):
    w1, w2, w3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']

    a1 = np.dot(x, w1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, w2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, w3) + b3
    y = softmax(a3)

    return y


x, t = get_data()#返回的是10000张的测试数据
network = init_network()

batch_size = 100 # 批数量
accuracy_cnt = 0 # 记录正确标签数量

for i in range(0, len(x), batch_size):
    x_batch = x[i:i+batch_size]#一批100个 【100,784】
    y_batch = predict(network, x_batch)#输出每张图片是0-9的概率 【100,10】
    #返回沿轴的最大索引 通过argmax()获取值最大的元素的索引。不过这里需要注意的是，我们给定了参数axis=1。这指定了在100 × 10的数组中，沿着第1维方向（以第1维为轴）找到值最大的元素的索引（第0维对应第1个维度）。
    p = np.argmax(y_batch, axis=1)#【100，】
    accuracy_cnt += np.sum(p == t[i:i+batch_size])
print(x_batch.shape)
print(y_batch.shape)
print(p.shape)

print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))